8.2.2. Хранилища данных
Специфика КИС проявляется, в первую очередь, благодаря новой форме организации внутримашинной информационной базы, представляющей совокупность взаимосвязанных компонентов (рис. 8.2):
операционная БД — служит для обеспечения работы функциональ ных модулей ERP-системы, составляет основу OLTP-системы обработки данных КИС;
специализированные ХД (Data Warehouse — DW), основа OLAP- систем обработки данных для различных функциональных компонентов КИС.
Операционные БД КИС обеспечивают хранение данных большого объема и сложной логической структуры, находятся под управлением мощных СУБД, как правило, реляционного типа (ORACLE, MS SQL Server, Informix, DB/2 и др.). Такие БД используются в составе многоуровневой
214 Глава 8.
Компьютерные технологии интеллектуальной
поддержки...
Рис. 8.2. Новая форма организации внутримашинной информационной базы
клиент-серверной архитектуры КИС; они могут размещаться на одном или нескольких серверах БД. Как правило, БД отделены от программ функциональных модулей, использующих эти данные. Интерфейс пользователя (формы, отчеты, запросы и т.п.) находится на рабочей станции или специализированном сервере.
Основными проблемами ведения операционных БД КИС являются:
обеспечение необходимого уровня производительности КИС (из меряется количеством транзакций в единицу времени) для реализации регламентированных приложений КИС;
соответствие требованиям приложений по составу, структуре, объе мам данных, времени получения и качеству выходной информации;
обеспечение надежного хранения данных (периодическое архивиро вание БД, восстановление БД после сбоев из страховых копий, ведение журнала транзакций для их «отката» и т.п.).
Операционную БД вместе с внешними информационными источниками следует рассматривать как «сырье» для создания предметно-ориентированных, интегрированных, неизменяемых по структуре хронологических данных — ХД, анализируемых в системах поддержки принятия решений. Витрина (киоск) — подмножество ХД, обеспечивает необходимую производительность получения и анализа данных для конечных пользователей и защиту от несанкционированного доступа.
По определению Б. Инмона, хранилище данных — это предметно-ориентированный, интегрированный, неизменяемый, поддерживающий
8.3. Аналитическая обработка данных 215
х ронологию набор данных, организованный для целей поддержки принятия решений. Как правило ХД ориентированы на решение определенных задач анализа и представления данных. В ХД имеются три категории данных:
метаданные (сведения об источнике, методах сбора информации);
детальные;
агрегированные (сводные).
Программное обеспечение ХД обеспечивает: загрузку, форматирование, анализ и реструктуризацию данных; управление доступом к ним; построение витрин данных.
8.3. Аналитическая обработка данных
8.3.1. Средства On-Line Analytical Processing (olap)
On-Line Analytical Processing — средства оперативной (в реальном масштабе времени) аналитической обработки информации, направленные на поддержку принятия решений и помогающие аналитикам отвечать на вопрос «Почему объекты, среды и результаты их взаимодействия такие, а не другие?». При этом аналитик сам формирует версии отношений между множеством информации и проверяет их на основе имеющихся данных в соответствующих базах структурированной информации.
Для ERP-систем характерно наличие аналитических компонент в составе функциональных подсистем. Они обеспечивают формирование аналитической информации в режиме реального времени. Эта информация является основой большинства управленческих решений.
Технологии О LAP используют гиперкубы — специально структурированные данные (иначе называемые OLAP-кубами). В структуре данных гиперкуба различают:
меры — количественные показатели (реквизиты-основания), исполь зуемые для формирования сводных статистических итогов;
измерения — описательные категории (реквизиты-признаки), в раз резе которых анализируются меры.
Размерность гиперкуба определяется числом измерений для одной меры. Например, гиперкуб СБЫТ содержит данные:
• измерения: потребители, даты операций, группы товаров, номен клатура, модификации, упаковки, склады, виды оплаты, виды отгрузки, тарифы, валюта, организации, подразделения, ответственные, каналы распределения, регионы, города;
216
Глава 8. Компьютерные технологии
интеллектуальной поддержки...
• меры: количество плановое, количество фактическое, сумма плано вая, сумма фактическая, платежи плановые, платежи фактические, сальдо плановое, сальдо фактическое, цена реализации, срок исполнения заказа, сумма возврата.
Такой гиперкуб предназначен для аналитических отчетов:
классификация потребителей по объемам покупок;
классификация продаваемых товаров по методу ABC;
анализ сроков исполнения заказов различных потребителей;
анализ объемов продаж по периодам, товарам и группам товаров, регионам и потребителям, внутренним подразделениям, менеджерам и каналам сбыта;
прогноз взаиморасчетов с потребителями;
анализ возврата товаров от потребителей; и т.д.
Аналитические отчеты могут иметь произвольное сочетание измерений и мер, они используются для анализа принимаемых управленческих решений. Аналитическая обработка обеспечивается инструментальными и языковыми средствами. В общедоступной электронной таблице MS Excel представлена информационная технология «Сводные таблицы», исходными данными для их создания являются:
список (база данных) MS Excel — реляционная таблица;
другая сводная таблица MS Excel;
консолидированный диапазон ячеек MS Excel, расположенных в одной и той же или различных рабочих книгах;
внешняя реляционная БД или OLAP-куб, источник данных (файлы формата .dsn, .ode).
Рис. 83. Пример создания сводной таблицы для исходной БД в MS Excel
Для построения сводных таблиц на основе внешних БД используют драйверы ODBC, а также программу MS Query. Сводная таблица для исходной БД MS Excel имеет следующую структуру (рис. 8.3).
8.3. Аналитическая обработка данных
217
Макет сводной таблицы имеет следующую структуру данных (рис. 8.4): измерения — код подразделения, должность; меры — стаж работы, оклад и премия. Ниже представлена сводная табл. 8.2, которая позволяет проанализировать связь среднего стажа работы и оклада, среднего стажа работы и премии, оклада и премии.
Рис.
8.4. Структура
данных в макете сводной таблицы
Сводная таблица для анализа связей
Таблица 8.2
Код |
Должность |
Общий |
||||
подраз- |
Данные |
Брига- |
Монтер |
Слесарь |
Токарь |
итог |
деления |
|
дир пути |
|
|
|
|
Гараж |
Средний стаж |
5,39 |
7,81 |
— |
— |
6,60 |
|
работы, лет |
|
|
|
|
|
|
Фонд оплаты |
7000 |
5600 |
|
|
12 600 |
|
труда, руб. |
|
|
|
|
|
|
Фонд премии, руб. |
700 |
560 |
|
|
1260 |
Цех1 |
Средний стаж |
4,90 |
— |
6,37 |
7,12 |
6,19 |
|
работы, лет |
|
|
|
|
|
|
Фонд оплаты |
7500 |
|
10 000 |
11000 |
28 500 |
|
труда, руб. |
|
|
|
|
|
|
Фонд премии, руб. |
525 |
|
1600 |
1100 |
3225 |
Цех 2 |
Средний стаж |
— |
4,39 |
— |
— |
4,39 |
|
работы, лет |
|
|
|
|
|
|
Фонд оплаты |
|
14 430 |
|
|
14 430 |
|
труда, руб. |
|
|
|
|
|
|
Фонд премии, руб. |
|
1010,10 |
|
|
1010,10 |
218
Глава 8. Компьютерные технологии
интеллектуальной поддержки...
Окончание табл. 8.2
Код подразделения |
Должность |
Общий итог |
||||
Данные |
Бригадир пути |
Монтер |
Слесарь |
Токарь |
||
ЦехЗ |
Средний стаж работы, лет Фонд оплаты труда, руб. Фонд премии, руб. |
|
|
3,96 10 200 845 |
4,44 10 170 711,90 |
4,20 20 370 1556,90 |
Итого средний стаж работы, лет |
5,15 |
5,53 |
5,17 |
5,33 |
5,30 |
|
Итого фонд оплаты труда, руб. |
14 500 |
20 030 |
20 200 |
21170 |
75 900 |
|
Итого фонд премии, руб. |
1225 |
1570,10 |
2445 |
1811,90 |
7052 |
|
Для продолжения анализа средствами сводной таблицы можно:
добавить новые итоговые показатели (например, средний оклад, средняя сумма премии и т.п.);
использовать фильтрации записей и итогов сводной таблицы (на пример, по признаку «Пол», который помещается в макете в область «Страница»);
вычислить структурные показатели (например, распределение фондов оплаты труда и фонда премии по подразделениям — с помощью средств дополнительной обработки сводных таблиц, доли от суммы по столбцу); и т.д.
Совокупность программ MS Office позволяет публиковать данные электронных таблиц, включая сводные таблицы и диаграммы в формате XTML.
Компонент Microsoft Office Web Components поддерживает работу с опубликованными данными в среде Internet Explorer, обеспечивая продолжение анализа (изменения структуры данных сводной таблицы, вычисление новых сводных итогов).